磨损图像采集系统及采集方法技术方案

公开了磨损图像采集系统及采集方法，磨损图像采集系统中，加载机构配置成经由摩擦件施加预定载荷值到待测样品，一维水平运动位移台包括保持待测样品的摩擦基体，所述一维水平运动位移台经由电机驱动往复运动，电机控制模块连接所述电机，电机控制模块发送控制命令致动电机使得所述待测样品与摩擦件在预定载荷值以预定速度摩擦预定次数，磨痕图像采集模块朝向所述待测样品，所述磨痕图像采集模块每隔预定时刻拍摄磨痕图像且保存，摩擦力采集模块在拍摄磨痕图像的同时采集相应的摩擦力信号，磨痕特征识别模块连接所述磨痕图像采集模块识别所述磨痕图像以提取磨痕特征；磨痕图像处理模块基于所述磨痕图像生成标签及标定相应的摩擦力信号并保存。

Wear image acquisition system and method

【技术实现步骤摘要】
磨损图像采集系统及采集方法
本专利技术涉及磨损测量
，特别是一种磨损图像采集系统及采集方法。
技术介绍
设备磨损是机械设备中普遍存在的现象，也是制约机械设备寿命及运行成本的关键因素，目前，减小设备磨损最有效的方法是对磨损状态进行监测，在磨损部件失效前对部件进行更换，降低其突然失效对机器造成的危害。目前常用的磨损检测方法主要有振动监测技术、油液分析、红外热成像、内窥镜探测方法等，但这些方法都无法精确、快速地反映接触表面的磨损状况，而图像采集技术的发展则为磨损监测提供了一种全新的手段，可以更加直观、有效地表明磨损部件的磨损特征，且结构简单，价格更加低廉，因此，有必要采用图像识别分析的方法进行磨损检测。近年来，随着深度学习技术的快速发展，深度学习技术在图像处理分析领域的应用也越来越广泛，利用此技术，可以实现对设备磨损的在线自动监测，因此极具现实意义。然而在目前发展的过程中，深度学习还存在着相当大的局限性，其中一个难点就是对标定数据的获取。对一个训练模型进行深度学习需要大量的人工标定数据，尤其在图像识别中，经常需要上百万个人工标定的数据，才能使训练结果接近实际情况。而获得这些人工标定数据集不仅需要花费大量金钱成本，同时也需要消耗大量时间，因此有必要设计一种用于磨损图像深度学习自动标签的采集系统。在
技术介绍
部分中公开的上述信息仅仅用于增强对本专利技术背景的理解，因此可能包含不构成本领域普通技术人员公知的现有技术的信息。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提供了磨损图像采集系统及采集方法，实现磨损图像深度学习大数据集的自动标定与获取。本专利技术的目的是通过以下技术方案予以实现。一种磨损图像采集系统包括，加载机构，其配置成经由摩擦件施加预定载荷值到待测样品，一维水平运动位移台，其包括保持待测样品的摩擦基体，所述一维水平运动位移台经由电机驱动往复运动，电机控制模块，其连接所述电机，电机控制模块发送控制命令致动电机使得所述待测样品与摩擦件在预定载荷值以预定速度摩擦预定次数，磨痕图像采集模块，其朝向所述待测样品，所述磨痕图像采集模块每隔预定时刻拍摄磨痕图像且保存，摩擦力采集模块，其在拍摄磨痕图像的同时采集相应的摩擦力信号，磨痕特征识别模块，其连接所述磨痕图像采集模块识别所述磨痕图像以提取磨痕特征；磨痕图像处理模块，其连接所述磨痕图像采集模块、摩擦力采集模块和磨痕特征识别模块，其基于所述磨痕图像生成标签及标定相应的摩擦力信号并保存。所述的磨损图像采集系统中，磨损图像采集系统还包括卷积神经网络模块，其包括卷积层、池化层和全连接层，标签处理后的磨痕图像作为数据集输入卷积神经网络模块中训练学习以得到磨痕图像磨痕特征与摩擦基体使用寿命的对应关系。所述的磨损图像采集系统中，所述磨痕特征识别模块包括，灰度处理单元，其对所述磨痕图像二值化灰度处理，滤波单元，其对二值化灰度处理后的磨痕图像滤波去噪后高斯平滑处理，阈值分割单元，其基于高斯平滑处理后的磨痕图像提取磨损区域，特征提取单元，其基于所述磨损区域进行边缘检测及霍夫检测获取磨痕特征。所述的磨损图像采集系统中，所述磨痕图像采集模块包括，相机支座，其包括竖直杆，相机滑动板，其设在所述竖直杆上，所述相机滑动板在竖直方向上和水平方向相对于所述竖直杆可移动，工业相机，其连接所述相机滑动板且朝向待测样品。所述的磨损图像采集系统中，所述摩擦力采集模块包括，应变片，其采集待测样品摩擦力的模拟信号，数据采集卡，其将所述模拟信号实时转化为电压信号。所述的磨损图像采集系统中，所述一维水平电动位移台包括：左右支架，其固定在所述基座上；左右导轨，其固定在所述左右支架；位移台，其沿所述左右导轨滑动；中间支架，其通过丝杠与直流电机相连，所述直流电机通过丝杠带动所述位移台作往复运动。所述的磨损图像采集系统中，所述位移台设有用于夹持摩擦基体的基体夹具。所述的磨损图像采集系统中，所述加载机构包括，加载梁，所述加载梁包括后端的调平结构、前端的卡具及用于连接所述调平结构和所述卡具的中间片梁；保护套，其覆盖于所述中间片梁上；应变片，其紧贴于所述中间片梁的两侧以采集摩擦力信号。所述的磨损图像采集系统中，所述加载机构保持在支撑架上，所述加载机构设有加载控制机构，其通过螺纹连接加载机构的中间片梁。所述的磨损图像采集系统中，所述调平机构保持在支撑架上，所述调平机构螺栓连接调节配重使得未加载时，加载机构与摩擦基体间无摩擦力。根据本专利技术另一方面，一种所述磨损图像采集系统的采集方法包括以下步骤，加载机构施加预定载荷值到待测样品，一维水平运动位移台带动所述待测样品与摩擦件在预定载荷值以预定速度摩擦预定次数，所述磨痕图像采集模块每隔预定时刻拍摄磨痕图像且保存，摩擦力采集模块在拍摄磨痕图像的同时采集相应的摩擦力信号，磨痕特征识别模块识别所述磨痕图像以提取磨痕特征，磨痕图像处理模块基于所述磨痕图像生成标签及标定相应的摩擦力信号并保存，标签处理后的磨痕图像作为数据集输入卷积神经网络模块中训练学习以得到磨痕图像磨痕特征与摩擦基体使用寿命的对应关系。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术能够自动进行图像识别、特征提取和自动标签，可以为深度学习提供了大量数据集，能够节约大量时间和成本；通过将图像采集系统集成到摩擦磨损机上，不会对运动部件产生影响，能够确保测试结果与实际情况基本一致。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够使得本专利技术的技术手段更加清楚明白，达到本领域技术人员可依照说明书的内容予以实施的程度，并且为了能够让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，下面以本专利技术的具体实施方式进行举例说明。附图说明通过阅读下文优选的具体实施方式中的详细描述，本专利技术各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。说明书附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。显而易见地，下面描述的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。而且在整个附图中，用相同的附图标记表示相同的部件。在附图中：图1是本专利技术的磨损图像采集系统整体框架示意图；图2是本专利技术磨损图像采集系统的标签流程示意图；图3是本专利技术磨损图像采集系统的特征识别模块的流程示意图；图4是磨损图像采集系统的特征识别处理模块流程示意图；图5是本专利技术的摩擦结构示意图；图6是本专利技术一维水平电动位移台的结构示意图；图7是本专利技术的卷积神经网络模块的框架示意图；图8是本专利技术采集方法的步骤示意图。以下结合附图和实施例对本专利技术作进一步的解释。具体实施方式下面将参照附图1至图8更详细地描述本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种磨损图像采集系统，其包括，/n加载机构，其配置成经由摩擦件施加预定载荷值到待测样品，/n一维水平运动位移台，其包括保持待测样品的摩擦基体，所述一维水平运动位移台经由电机驱动往复运动，/n电机控制模块，其连接所述电机，电机控制模块发送控制命令致动电机使得所述待测样品与摩擦件在预定载荷值以预定速度摩擦预定次数，/n磨痕图像采集模块，其朝向所述待测样品，所述磨痕图像采集模块每隔预定时刻拍摄磨痕图像且保存，/n摩擦力采集模块，其在拍摄磨痕图像的同时采集相应的摩擦力信号，/n磨痕特征识别模块，其连接所述磨痕图像采集模块识别所述磨痕图像以提取磨痕特征；/n磨痕图像处理模块，其连接所述磨痕图像采集模块、摩擦力采集模块和磨痕特征识别模块，其基于所述磨痕图像生成标签及标定相应的摩擦力信号并保存。/n

【技术特征摘要】
1.一种磨损图像采集系统，其包括，
加载机构，其配置成经由摩擦件施加预定载荷值到待测样品，
一维水平运动位移台，其包括保持待测样品的摩擦基体，所述一维水平运动位移台经由电机驱动往复运动，
电机控制模块，其连接所述电机，电机控制模块发送控制命令致动电机使得所述待测样品与摩擦件在预定载荷值以预定速度摩擦预定次数，
磨痕图像采集模块，其朝向所述待测样品，所述磨痕图像采集模块每隔预定时刻拍摄磨痕图像且保存，
摩擦力采集模块，其在拍摄磨痕图像的同时采集相应的摩擦力信号，
磨痕特征识别模块，其连接所述磨痕图像采集模块识别所述磨痕图像以提取磨痕特征；
磨痕图像处理模块，其连接所述磨痕图像采集模块、摩擦力采集模块和磨痕特征识别模块，其基于所述磨痕图像生成标签及标定相应的摩擦力信号并保存。


2.如权利要求1所述的磨损图像采集系统，其中，优选的，磨损图像采集系统还包括卷积神经网络模块，其包括卷积层、池化层和全连接层，标签处理后的磨痕图像作为数据集输入卷积神经网络模块中训练学习以得到磨痕图像磨痕特征与摩擦基体使用寿命的对应关系。


3.如权利要求1所述的磨损图像采集系统，其中，所述磨痕特征识别模块包括，
灰度处理单元，其对所述磨痕图像二值化灰度处理，
滤波单元，其对二值化灰度处理后的磨痕图像滤波去噪后高斯平滑处理，
阈值分割单元，其基于高斯平滑处理后的磨痕图像提取磨损区域，
特征提取单元，其基于所述磨损区域进行边缘检测及霍夫检测获取磨痕特征。


4.如权利要求1所述的磨损图像采集系统，其中，所述磨痕图像采集模块包括，
相机支座，其包括竖直杆，
相机滑动板，其设在所述竖直杆上，所述相机滑动板在竖直方向上和水平方向相对于所述竖直杆可移动，
工业相机，其连接所述相机滑动板且朝向待测样品。...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨雷，王淼，赵志斌，耿江，郭艳婕，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61